主动避撞作为智能辅助驾驶系统或者自动驾驶系统最重要的功能之一,直接影响着汽车行驶的安全性和单车智能水平,其在提高行车安全性、减少碰撞事故频率等方面具有重要意义;危险碰撞场景的建模对于描述结构化道路上的危险行车场景,建立危险工况下碰撞危险的标准化、归一化描述,或用于后续危险碰撞场景的生成等均具有重要的意义。本文所做主要工作如下:(1)针对现有碰撞危险评价方法难以横向评价不同危险场景,且数值区间变化较大、评价方法繁杂、无归一化描述形式等问题,分别对结构化行车场景中的纵向、侧向和并行工况下的碰撞危险进行机理分析,并基于微观运动过程和运动时距概念开展物理建模,推导出了对应工况下的危险描述公式,形成了无量纲、归一化的综合碰撞危险描述和评价方法;(2)现阶段主动避撞决策算法中,对于危险碰撞产生的机理及碰撞危险的描述和评价形式尚没有深入的研究,所采用的基于时距或者运动学危险描述等单一形式导致评价方法无法统一、数值无法比较等问题,因此难以定量地评价不同智能驾驶系统的功能优劣,也导致功能开发中存在危险评估建模标准化方面的不足。主动避撞还存在避撞方式单一、实车表现不佳等问题。本文运用前述危险碰撞场景的建模理论,结合侧向转向避障在低摩擦系数工况下的优势形成了主动避撞决策;(3)针对现有控制中驱动制动在滑行曲线周围震荡的问题,提出了基于滑行曲线死区的模式仲裁策略,并结合纵向逆动力学和侧向动力学的建模形成避撞的下层控制器;(4)纵向控制时考虑减速度约束以及冲击度约束,结合实车控制的精度和实时性要求,采用模型预测控制理论构成了上层纵向控制策略;侧向避撞控制首先需要在考虑轨迹规划约束和路面行驶环境的前提下进行侧向避撞轨迹规划,理想侧向轨迹的准确跟踪依赖于基于圆弧拟合的路径曲率最小二乘估算方法和考虑高速情况下稳定性因数的阿克曼转向几何模型,侧向控制时考虑控制效果采用前馈+最优LQR控制的方法。基于PanoSim/Simulink设计了不同的仿真试验,试验结果表明了本文提出的综合碰撞危险描述方法的有效性,同时主动避撞系统能够根据行驶环境和决策策略选择不同的工作模式,达到了预期工作效果和控制精度,提高了行车稳定性和安全性。